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Fusing Visual Appearance and Geometry for Multi-modality 6DoF Object Tracking

Stoiber, Manuel und Elsayed, Mariam und Reichert, Anne Elisabeth und Steidle, Florian und Lee, Dongheui und Triebel, Rudolph (2023) Fusing Visual Appearance and Geometry for Multi-modality 6DoF Object Tracking. In: 2023 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, IROS 2023. IEEE. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots (IROS) 2023, 2023-10-01 - 2023-10-05, Detroit, IL, USA. doi: 10.1109/IROS55552.2023.10341961. ISBN 978-166549190-7. ISSN 2153-0858.

Dieses Archiv kann nicht den Volltext zur Verfügung stellen.

Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10341961

Kurzfassung

In many applications of advanced robotic manipulation, six degrees of freedom (6DoF) object pose estimates are continuously required. In this work, we develop a multi-modality tracker that fuses information from visual appearance and geometry to estimate object poses. The algorithm extends our previous method ICG, which uses geometry, to additionally consider surface appearance. In general, object surfaces contain local characteristics from text, graphics, and patterns, as well as global differences from distinct materials and colors. To incorporate this visual information, two modalities are developed. For local characteristics, keypoint features are used to minimize distances between points from keyframes and the current image. For global differences, a novel region approach is developed that considers multiple regions on the object surface. In addition, it allows the modeling of external geometries. Experiments on the YCB-Video and OPT datasets demonstrate that our approach ICG+ performs best on both datasets, outperforming both conventional and deep learning-based methods. At the same time, the algorithm is highly efficient and runs at more than 300 Hz. The source code of our tracker is publicly available.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/195723/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Fusing Visual Appearance and Geometry for Multi-modality 6DoF Object Tracking
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Stoiber, ManuelManuel.Stoiber (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-0762-9288NICHT SPEZIFIZIERT
Elsayed, MariamMariam.Elsayed (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Reichert, Anne Elisabethanne.reichert (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Steidle, FlorianFlorian.Steidle (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-6935-9810NICHT SPEZIFIZIERT
Lee, DongheuiDongheui.Lee (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1897-7664NICHT SPEZIFIZIERT
Triebel, RudolphRudolph.Triebel (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7975-036XNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2023
Erschienen in:2023 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, IROS 2023
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/IROS55552.2023.10341961
Verlag:IEEE
ISSN:2153-0858
ISBN:978-166549190-7
Status:veröffentlicht
Stichwörter:object tracking;
Veranstaltungstitel:IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots (IROS) 2023
Veranstaltungsort:Detroit, IL, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:1 Oktober 2023
Veranstaltungsende:5 Oktober 2023
Veranstalter :IEEE
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Robotik
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R RO - Robotik
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Multisensorielle Weltmodellierung (RM) [RO]
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013) > Perzeption und Kognition
Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013)
Hinterlegt von: Strobl, Dr. Klaus H.
Hinterlegt am:03 Jul 2023 08:34
Letzte Änderung:09 Jul 2024 13:59

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